1.完整项目描述和程序获取
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2.部分仿真图预览
3.算法概述
GoogLeNet是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构，在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好的训练效果，但层数的增加会带来很多负作用，比如overfit、梯度消失、梯度爆炸等。inception的提出则从另一种角度来提升训练结果：能更高效的利用计算资源，在相同的计算量下能提取到更多的特征，从而提升训练结果。
4.部分源码
Validation_Frequency = floor(numel(Augmented_Training_Image.Files)/5);
Training_Options = trainingOptions('sgdm',...
'MiniBatchSize', 5, ...
'MaxEpochs', 12,...
'InitialLearnRate', 5e-4,...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'ValidationData', Augmented_Validation_Image, ...
'ValidationFrequency', Validation_Frequency, ...
'Verbose', false, ...
'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(Augmented_Training_Image, Layer_Graph, Training_Options);
.................................................................
figure;
Img = imread('test\Bill_Gates.jpg');
Resize = imresize(Img, [224, 224]);
[Label, Prob] = classify(net,Resize);
subplot(231);
imshow(Resize);
title({char(Label), num2str(max(Prob),2)});
Img = imread('test\Einstein.jpg');
Resize = imresize(Img, [224, 224]);
[Label, Prob] = classify(net,Resize);
subplot(232);
imshow(Resize);
title({char(Label), num2str(max(Prob),2)});
Img = imread('test\Elon.jpg');
Resize = imresize(Img, [224, 224]);
[Label, Prob] = classify(net,Resize);
subplot(233);
imshow(Resize);
title({char(Label), num2str(max(Prob),2)});
Img = imread('test\Jackie.jpg');
Resize = imresize(Img, [224, 224]);
[Label, Prob] = classify(net,Resize);
subplot(234);
imshow(Resize);
title({char(Label), num2str(max(Prob),2)});
Img = imread('test\Stephen.jpg');
Resize = imresize(Img, [224, 224]);
[Label, Prob] = classify(net,Resize);
subplot(235);
imshow(Resize);
title({char(Label), num2str(max(Prob),2)});
Img = imread('test\tom.jpg');
Resize = imresize(Img, [224, 224]);
[Label, Prob] = classify(net,Resize);
subplot(236);
imshow(Resize);
title({char(Label), num2str(max(Prob),2)});
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